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授课方式:
面授
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白天班 晚班 周末班 周六班 周日班 全日制 寒暑假 灵活安排
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招生对象:
想快速转岗数据分析工作的IT互联网、金融等行业人士
课程目标:
从入门到精通
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1625人看过 收藏 更新时间 :2024-04-30 05:46:51
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大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术,在数据挖潜过程中,能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。本书系统性地介绍了大数据的概念、发展历程、市场价值、大数据相关技术,以及大数据对中国信息化建设、智慧城市、广告、媒体等领域的核心支撑作用,并对对数据科学理论做了初步探索。

学习大数据有什么优势?

大数据产业链逐渐形成:经过近些年的发展,大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链,包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用,众多企业开始参与到大数据产业链中,并形成了一定的产业规模,相信随着大数据的不断发展,相关产业规模会进一步扩大。产业互联网将推动大数据落地:当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡,产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业,可以说产业互联网的发展空间非常大,而大数据则是产业互联网发展的一个重要点,大数据能否落地到传统行业,关乎产业互联网的发展进程,所以在产业互联网阶段,大数据将逐渐落地,也必然落地。


什么样的人,适合学大数据

Target Group

TargetGroup

  • 刚毕业
    刚毕业
    大学在读/刚毕业,看不到未来方向,期待学一门有前景的技术
  • 转行
    跨专业转行
    非计算机专业迫切要转行群体,期待学一门靠谱、有前景的技术
  • 能力强
    逻辑能力强
    逻辑思维能力很强,想通过学一门技术来获得工作的人群
  • 运维开发
    运维转开发
    之前从事运维遇到瓶颈想转开发岗位,大数据将帮助你转型

大数据常见的问题有哪些

Frequently asked questions

Frequentlyaskedquestions

大数据主要是干什么的?
大数据应用在哪些领域?
大数据就业方向有哪些?
现在学大数据有前途吗?
大数据到底是什么意思?
常见问题

大数据分析师的基本技能?

演讲技巧。许多大数据分析师可以通过在线点击按钮与广大屏幕前的观众进行数字化分享。但是,有些情况下,你需要亲自向现场观众展示你的数据分析见解。因此,磨练演讲的技能非常重要,这样才能以优雅的方式有效地分享你的发现。你需要以清晰的结构、富有逻辑顺序的内容传达,为你的分享设定正确的基调。同时要有重难点地进行展示,并了解如何在交互式仪表板中直观地为受众导航。一个非常有价值的方法是,先不要把你的答案局限于那些在你的分析中很明显可以看到的问题,而是要预测潜在的后续问题。这又回到前面说的了解和理解业务和利益相关者。了解他们对什么感兴趣,理清他们现在的优先事项和当中的关系。在每次答疑时针对每一个可能提出的问题给出答案。


北京IT培训大数据班

Big Data Class

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JavaSE
主题
主要内容
Java基础语法
计算机理论介绍、编程基础—进制分类,进制转换等、JDK的安装与环境变量的配置、注释、数据类型、标识符、变量和常量、转义字符、数据类型转换、常用运算符、分支流程控制-if、分支流程控制-switch、循环流程控制-while、循环流程控制-for、方法的定义与调用、方法的参数与返回值、方法的重载、方法的递归、数组的定义与元素访问、数组的内存分析、数组的常见操作、数组排序
Java面向对象
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常用类、异常、集合
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课程背景

随着互联网和大数据时代的到来,数据的价值越来越受到重视,各行各业的企业和机构对于大数据分析人才的需求越来越大,北京大数据培训中心应运而生,致力于为学习者提供全方位的大数据培训服务。

课程特色

1. 实战导向性强:课程以案例为主线,让学员通过真实案例实践操作,掌握大数据分析的具体方法和技能;

2. 课程设置灵活:不仅有为初学者准备的入门课程,也有为垂直领域深耕人士准备的专业进阶课程;

3. 讲师授课:每位授课老师均为业内经验丰富的专家,授课内容丰富、生动,让学员轻松愉悦地学习知识。

课程目标

1. 掌握大数据分析的基本理论与方法;

2. 能熟练掌握常用大数据软件工具的操作技巧;

3. 具备开展数据分析工作所需的能力和素质;

4. 提升对大数据产业及其应用的认知和理解,有意识地借助大数据技术来解决问题。

学习对象

1. 有志于在大数据行业发展的初学者;

2. 已经从事大数据相关工作一定时间,但想要更系统全面地学习的人士;

3. 从事市场营销、金融、医疗等行业,想要将大数据应用在工作中的职场人士。

课程内容

1. 大数据产业与市场分析;

2. 数据分析基础和常用统计学方法;

3. Python数据分析和数据可视化;

4. Hadoop、Spark、Storm等大数据开源工具的使用;

5. 数据挖掘和机器学习等高级课程。

学习时长

课程时长根据不同课程设定而定,大多数课程为2-3个月,每周2-3次课程,每次课程2-3个小时。

收费范围

不同课程的收费不同,在线课程和线下课程收费也不同,具体价格可咨询在线客服或前往校区咨询。

学习收获

通过大数据培训,学员不仅能够掌握数据分析的基本技能,还能够深度了解大数据产业的现状和未来发展趋势,掌握市场竞争分析方法,提升自身竞争力。

结语

以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课。我们相信,在北京大数据培训中心,您一定能够找到适合自己的培训课程,助您事业更上一层楼。

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